Tendencias Tecnológicas 2025: Guía para CIOs y Líderes TI

Todas las predicciones apuntan a que, el próximo año, la tecnología continuará transformando, no solo el panorama empresarial, sino también la manera en que interactuamos con el mundo.

¿Están las empresas listas para enfrentar los retos y aprovechar las oportunidades de este nuevo escenario? Exploramos las 10 tendencias tecnológicas que marcarán 2025.

Este 2025 promete ser un punto de inflexión para la tecnología y los negocios, marcado por tendencias emergentes que modificarán la manera en que las empresas operan.

En su último informe, Gartner ha identificado las 10 tendencias tecnológicas que marcarán el rumbo de las organizaciones en 2025.

Según Gartner, estas tendencias constituyen una hoja de ruta diseñada para guiar a los líderes de TI y a los CIO hacia decisiones más informadas.

Divididas en tres bloques clave —los retos y oportunidades de la inteligencia artificial, las nuevas fronteras de la computación y la creciente integración entre humanos y máquinas—, estas áreas trazan un panorama que mezcla avances disruptivos con responsabilidades éticas y sociales cada vez más apremiantes.

Por ejemplo, la inteligencia artificial no solo promete mejorar procesos, sino también plantea desafíos importantes en gobernanza y seguridad, especialmente frente al auge de la desinformación.

El reto para las empresas no es solo adoptar estas tecnologías, sino entender cómo utilizarlas de forma estratégica, ética y sostenible.

Las 10 tedencias tecnológicas que marcarán 2025

1. IA Agéntica

¿Qué es la IA Agéntica?

La IA agéntica se refiere a aquellos sistemas de inteligencia artificial diseñados para actuar de manera autónoma, tomando decisiones y ejecutando tareas sin intervención humana directa.

Los sistemas de IA Agéntica combinan múltiples técnicas de IA con características como memoria, planificación, percepción del entorno, uso de herramientas y cumplimiento de directrices de seguridad para ejecutar tareas de manera autónoma.

Son capaces de percibir su entorno, razonar, planificar acciones y aprender de sus experiencias para adaptarse a nuevas situaciones.

¿Por qué es tendencia?

La capacidad de la IA Agéntica para actuar de forma autónoma o semiautónoma tiene el potencial de ayudar a los CIO a materializar su visión de la IA generativa para aumentar la productividad en toda la organización.

• Predicción Gartner: Para 2028, el 15% de las decisiones laborales diarias se tomarán de manera autónoma mediante IA Agéntica, en comparación con el 0% de 2024.

IA Agéntica: Casos de Uso

• Capacitar a los trabajadores para desarrollar y gestionar proyectos técnicos más complejos —desde microautomatizaciones hasta grandes proyectos— mediante lenguaje natural.
• Automatizar experiencias de cliente utilizando análisis de datos para tomar decisiones altamente calculadas en cada paso.
• Transformar la toma de decisiones y mejorar la conciencia situacional en las organizaciones a través de un análisis de datos más rápido y una inteligencia predictiva.

2. Plataformas de Gobernanza de la IA

¿Qué son las Plataformas de Gobernanza de la IA?

Las plataformas de gobernanza de la inteligencia artificial (IA) son soluciones tecnológicas diseñadas para supervisar, gestionar y asegurar el uso responsable y ético de los sistemas de IA en las organizaciones.

Estas plataformas integran capacidades que permiten a líderes empresariales y usuarios evaluar, implementar y monitorear políticas de gobernanza, garantizando que los sistemas de IA operen de manera transparente, justa y conforme a las normativas vigentes.

¿Por qué son tendencia?

La inteligencia artificial está ganando terreno en un número creciente de sectores, particularmente en aquellos con regulaciones más estrictas. Sin embargo, su expansión trae consigo desafíos significativos, como el riesgo de sesgos en los algoritmos, conflictos con la privacidad y la creciente demanda de alineación con principios éticos y valores humanos.

A medida que estas tecnologías se integran más profundamente en la sociedad, resulta esencial prevenir impactos negativos. La responsabilidad en su desarrollo y uso se convierte, así, en un pilar fundamental.

• Predicción Gartner: Para 2028, las empresas que adopten plataformas de gobernanza de la IA destacarán con un 30% más de confianza por parte de sus clientes y alcanzarán un 25% de mejora en los índices de cumplimiento regulatorio en comparación con sus competidores.

Plataformas de Gobernanza de la IA: Casos de Uso

• Identificar y mitigar los riesgos potenciales asociados con los sistemas de IA, incluyendo sesgos, vulneraciones de privacidad e impactos adversos en la sociedad.
• Supervisar el proceso de gobernanza de los modelos de IA, asegurando el cumplimiento de controles y aprobaciones en cada etapa del ciclo de vida del modelo.
• Monitorear continuamente el uso y el desempeño de los sistemas de IA, auditar sus procesos de toma de decisiones y garantizar su alineación constante con los estándares de gobernanza establecidos.

3.  Hardware Especializado

¿Qué es el hardware especializado?

El hardware especializado se refiere a dispositivos o componentes diseñados específicamente para ejecutar tareas concretas con mayor eficiencia que el hardware genérico. En lugar de abarcar una amplia gama de funciones como un procesador estándar, este tipo de hardware se optimiza para aplicaciones específicas, ofreciendo mejor rendimiento, menor consumo de energía y mayor velocidad.

¿Por qué es tendencia?

Hardware Especializado: Casos de Uso

• Aceleración de la inteligencia artificial (IA): Utilizar GPUs, TPUs y ASICs para entrenar y ejecutar modelos de machine learning y deep learning con mayor rapidez, optimizando tareas como la detección de fraudes, el análisis de imágenes médicas o la conducción autónoma.
• Centros de datos de alto rendimiento: Implementar hardware optimizado, como procesadores dedicados y sistemas de refrigeración avanzados, para gestionar grandes volúmenes de datos y garantizar la eficiencia en servicios en la nube, análisis masivo o plataformas de streaming.
• IoT y dispositivos inteligentes: Integrar chips especializados en dispositivos conectados, como sensores industriales o electrodomésticos inteligentes, para procesar datos localmente, reducir la latencia y mejorar la autonomía de los dispositivos.

4. Small Language Models (SLM)

¿Qué son los Small Language Models?

Los Small Language Models (SLM) son modelos de lenguaje natural que, a diferencia de los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models), están diseñados para operar con recursos computacionales más limitados.

Estos modelos se enfocan en ser más eficientes en términos de tamaño, velocidad y consumo de energía, sin comprometer significativamente su capacidad para realizar tareas específicas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

¿Por qué es tendencia?

Los Small Language Models (SLM) están ganando protagonismo en el ámbito de la inteligencia artificial por su capacidad para ofrecer soluciones más específicas, eficientes y rentables. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que requieren enormes recursos para funcionar, los SLM están diseñados para resolver problemas concretos con menor consumo de datos y computación.

La tendencia responde a una necesidad práctica: optimizar tareas existentes. Por ejemplo, en lugar de usar un modelo masivo para resumir un informe o consultar inventarios, las empresas pueden entrenar un SLM con datos altamente curados para responder de forma precisa y rápida, ahorrando tiempo y recursos. 

El atractivo de los SLM también radica en su capacidad para ejecutarse localmente, mejorando la privacidad y reduciendo la dependencia de infraestructuras en la nube. Empresas como Microsoft, Meta y Mistral ya están liderando esfuerzos para desarrollar modelos más pequeños y accesibles, demostrando que la eficiencia y la personalización son las claves del próximo capítulo en la evolución de la IA.

• Según un informe reciente de Databricks, más del 75% de las organizaciones ya están optando por pequeños modelos de lenguaje de código abierto y personalizándolos para casos de uso específicos. 

Small Language Models: Casos de Uso

• Soporte interno eficiente: Entrenar un SLM con datos internos de una empresa para responder rápidamente a consultas sobre políticas, inventarios o procedimientos, eliminando la necesidad de buscar manualmente en grandes bases de datos.
• Optimización de operaciones específicas: Implementar un SLM especializado en el análisis de datos de mantenimiento o logística para identificar patrones y optimizar procesos operativos de forma más precisa y rentable.
• Asistencia personalizada al cliente: Utilizar un SLM adaptado a las necesidades y productos de una empresa para ofrecer respuestas inmediatas y contextuales en chatbots o sistemas de atención automatizada.

5. Modelos multimodales

¿Qué son los modelos multimodales?

Los modelos multimodales son sistemas de IA capaces de procesar y generar información a través de múltiples medios, como texto, imágenes, videos, sonido, etc. A diferencia de los modelos tradicionales centrados en un solo tipo de datos, los modelos multimodales buscan integrar diferentes formas de comunicación para imitar las interacciones humanas.

¿Por qué son tendencia?

El auge de los modelos multimodales responde a la creciente demanda de las empresas, que necesitan procesar y generar información en múltiples formatos más allá del texto. La capacidad de estos modelos por ofrecer soluciones más versátiles y adaptadas a diferentes medios, permite a las compañías abordar problemas comerciales complejos de forma más eficiente.

Por otro lado, el lanzamiento en 2024 de herramientas como GPT-4 Omni de OpenAI, el Proyecto Astra de Google y Titan de AWS, han marcado un hito en la IA generativa multimodal, atrayendo la atención del mercado.

Estos desarrollos prometen una IA que puede entrenarse una vez y operar en cualquier formato, optimizando procesos como traducciones rápidas, generación de contenido o análisis de datos combinados de sensores e imágenes, fundamentales para sectores como la cadena de suministro.

• Predicción Deloitte: El progreso de la IA generativa multimodal avanzará de forma lenta, debido a que requiere cantidades significativamente mayores de datos, de recursos y de hardware.

Modelos multimodales: Casos de Uso

• Atención médica avanzada: Analizar imágenes de radiografías junto con notas clínicas para detectar anomalías y generar informes médicos completos que combinen texto e imágenes explicativas para los profesionales de la salud.
• Optimización de la cadena de suministro: Procesar datos de sensores, imágenes de inventarios y registros logísticos para identificar patrones, predecir necesidades de reabastecimiento y optimizar el almacenamiento.
• Marketing personalizado: Generar campañas que combinen texto, imágenes y videos adaptados al perfil de cada cliente, traduciendo automáticamente materiales a varios idiomas y ajustándolos culturalmente para diferentes mercados.

6. Edge Computing (Computación en el borde)

¿Qué es el edge computing?

El edge computing es un modelo de computación que acerca el procesamiento de datos al lugar donde se generan o consumen, en lugar de depender exclusivamente de centros de datos centralizados o la nube.

Este enfoque permite analizar y procesar datos en dispositivos locales o en nodos cercanos a la fuente, reduciendo la latencia, mejorando la eficiencia y optimizando el uso del ancho de banda.

¿Por qué es tendencia?

El edge computing está ganando terreno al acercar el procesamiento de datos a los dispositivos donde se generan, reduciendo la dependencia de la nube.

La integración de IA en PCs y smartphones, impulsada por empresas como Apple, Microsoft y HP, está acelerando esta transición, mientras las empresas adoptan estrategias híbridas para equilibrar costos, rendimiento y privacidad.

Más que una tendencia emergente, el edge computing ya es una respuesta práctica a las demandas actuales del mercado.

• Predicción Deloitte: En 2025, más del 50% de los datos podrían ser generados por dispositivos en el borde.

Edge Computing: Casos de Uso

• Gestión de cadenas de suministro: Procesar datos de sensores IoT en almacenes y centros logísticos para optimizar el seguimiento de inventarios, prever necesidades de reabastecimiento y reducir tiempos de transporte sin depender de la nube.
• Monitoreo en plantas industriales: Implementar análisis en tiempo real en fábricas para detectar anomalías en máquinas, predecir fallos y optimizar el mantenimiento, minimizando tiempos de inactividad y costos operativos.
• Retail inteligente: Utilizar dispositivos en puntos de venta para personalizar la experiencia del cliente, analizar el comportamiento de compra y gestionar inventarios en tiempo real, mejorando la eficiencia sin sobrecargar la infraestructura central.
• Servicios financieros: Procesar datos localmente en cajeros automáticos o sucursales para acelerar transacciones, detectar fraudes en tiempo real y garantizar la continuidad de servicios en áreas con conectividad limitada.
• Infraestructuras críticas: En empresas de energía y telecomunicaciones, analizar datos en estaciones remotas o subestaciones para optimizar la distribución de recursos y responder rápidamente a problemas, asegurando operaciones continuas y seguras.

7. Computación Espacial

¿Qué es la Computación Espacial?

La computación espacial transforma el mundo físico al integrar contenido digital directamente en el entorno real, permitiendo a los usuarios interactuar con él de forma inmersiva, realista y natural..

¿Por qué es tendencia?

La computación espacial está ganando protagonismo gracias a los avances en tecnologías como la realidad aumentada (AR), la realidad mixta (MR) y la inteligencia artificial, que posibilitan experiencias digitales inmersivas en sectores como los videojuegos, la atención sanitaria y el e-commerce.

La adopción del 5G, junto con dispositivos innovadores como Apple Vision Pro y Meta Quest 3, está impulsando el interés de los consumidores y creando oportunidades para nuevos modelos de negocio.

Además, con gigantes como Nvidia y Qualcomm liderando la construcción de ecosistemas tecnológicos, se prevé que el mercado pase de $110 mil millones en 2023 a $1.7 billones en 2033.

• Predicción Gartner: En 2028, se estima que el 20% de las personas interactuará semanalmente con contenido inmersivo geoposicionado y anclado de forma persistente, un aumento significativo frente al menos del 1% registrado en 2023.

Computación Espacial: Casos de Uso

• Colaborar en entornos 3D inmersivos: Transforma las reuniones remotas en experiencias más interactivas y dinámicas, mejorando la comunicación y la efectividad del trabajo en equipo.
• Diseñar simulaciones realistas para la formación de empleados: Reproduce experiencias de aprendizaje práctico que reducen costes y riesgos, al tiempo que mejoran la adquisición y retención de habilidades clave.
• Mejorar la experiencia de compra con asistentes virtuales: Permite a los usuarios explorar tiendas y tomar decisiones de compra guiados por asistentes interactivos, fomentando una mayor participación y aumentando las ventas.

8. Computación Híbrida

¿Qué es la Computación Híbrida?

La computación híbrida integra múltiples tecnologías, como CPUs, GPUs, dispositivos edge, ASICs, y sistemas neuromórficos, cuánticos y fotónicos, para abordar problemas computacionales complejos.

Este enfoque combina las capacidades específicas de cada tecnología en un entorno único, maximizando sus fortalezas y optimizando el rendimiento global.

¿Por qué es tendencia?

La computación híbrida ofrece a las empresas la posibilidad de incorporar tecnologías emergentes, como los sistemas fotónicos, bioinformáticos, neuromórficos y cuánticos, para lograr un impacto transformador en sus operaciones.

Un ejemplo destacado es la inteligencia artificial generativa, que demanda capacidades avanzadas de computación, redes y almacenamiento a gran escala para resolver problemas complejos con eficiencia y precisión.

Computación Híbrida: Casos de Uso

• Escalabilidad eficiente: Gestionar cargas de trabajo críticas en infraestructuras internas para garantizar la seguridad, mientras se aprovecha la nube para manejar picos de demanda durante periodos de alta actividad.
• Fortalecer la seguridad y el cumplimiento: Almacenar datos sensibles en instalaciones locales para cumplir con estrictas regulaciones de privacidad, utilizando la nube únicamente para operaciones menos críticas o análisis de datos.
• Impulsar la innovación y el desarrollo: Utilizar herramientas de desarrollo basadas en la nube para acelerar procesos, manteniendo entornos seguros y locales para la producción final.

9. Computación Energéticamente Eficiente

¿Qué es la Computación Energéticamente Eficiente?

La computación energéticamente eficiente, también conocida como computación verde, se centra en diseñar, desarrollar y utilizar sistemas informáticos que minimicen el consumo de energía y reduzcan su impacto ambiental.

Este enfoque busca optimizar el uso de recursos tecnológicos para disminuir la huella de carbono y promover la sostenibilidad en el sector de las tecnologías de la información.

¿Por qué es tendencia?

La sostenibilidad se ha convertido en una prioridad clave para las juntas directivas.

El sector TI tiene un impacto considerable en las huellas ambientales, especialmente en industrias como los servicios financieros y tecnológicos, debido al alto consumo energético de tecnologías como la inteligencia artificial.

Mientras las mejoras en los sistemas de procesamiento tradicionales se acercan a su límite, se prevé que nuevas tecnologías, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), la computación neuromórfica y la computación cuántica, aporten avances significativos en eficiencia energética en los próximos cinco a diez años.

• Predicción Gartner: La principal preocupación para la mayoría de las organizaciones de TI en la actualidad es reducir su huella de carbono.

Computación Energéticamente Eficiente: Casos de Uso

• Optimizar los costos operativos de los centros de datos reduciendo el consumo energético tanto de los servidores como de los sistemas de refrigeración.
• Diseñar productos sostenibles mediante el uso de tecnologías de computación energéticamente eficiente que minimicen el consumo de energía.
• Incorporar sistemas inteligentes de gestión energética para disminuir el consumo eléctrico en las redes y oficinas corporativas.

10. Seguridad contra la Desinformación

¿Qué es la Seguridad contra la Desinformación?

La seguridad contra la desinformación se centra en garantizar la fiabilidad y autenticidad de la información que circula en entornos digitales.

Su objetivo principal es desarrollar sistemas capaces de identificar contenido confiable, verificar su precisión y prevenir intentos de suplantación de identidad o la creación de información manipulada.

Además, incluye el monitoreo activo de la propagación de contenido dañino para mitigar su impacto en la sociedad, organizaciones y procesos críticos.

¿Por qué es tendencia?

La desinformación se ha convertido en una verdadera carrera armamentista en el ámbito digital. Tácticas como el phishing, el hacktivismo, la difusión de noticias falsas y la manipulación mediante ingeniería social están siendo aprovechadas por actores malintencionados con el objetivo de generar caos, infundir temor y perpetrar fraudes.

Con el avance y la democratización de tecnologías como la inteligencia artificial y el deep learning, los ataques de desinformación dirigidos a empresas están en aumento, representando amenazas persistentes y de alto impacto si no se gestionan de manera efectiva.

• Predicción Gartner: Para 2028, se espera que el 50% de las empresas incorpore productos, servicios o funcionalidades diseñados específicamente para enfrentar desafíos vinculados a la seguridad contra la desinformación, un salto significativo en comparación con menos del 5% registrado en 2024.

Seguridad contra la Desinformación: Casos de Uso

• Identificar el uso de medios sintéticos en contextos autorizados, como la verificación de identidad, comunicaciones en tiempo real o la validación de reclamaciones.
• Monitorear narrativas difundidas en medios masivos y redes sociales, especialmente aquellas que afectan a equipos directivos, productos, servicios o marcas.
• Evitar la suplantación de identidad de personas vinculadas a una organización, incluyendo empleados, contratistas, proveedores y clientes.

Conclusión

En conclusión, el año 2025 se perfila como un periodo de transformación tecnológica sin precedentes, donde las empresas deberán adaptarse rápidamente a un entorno en constante evolución.

Las tendencias identificadas por Gartner no solo ofrecen un vistazo al futuro, sino que también subrayan la importancia de una adopción estratégica y ética de estas innovaciones.

Desde la inteligencia artificial agéntica hasta la mejora neurológica, cada tendencia presenta tanto oportunidades como desafíos que las organizaciones deben abordar con responsabilidad y visión.

La clave del éxito radicará en la capacidad de las empresas para integrar estas tecnologías de manera que impulsen la eficiencia, fomenten la sostenibilidad y refuercen la confianza en un mundo cada vez más digitalizado.

Al prepararse para este futuro, las organizaciones no solo asegurarán su relevancia, sino que también contribuirán a un ecosistema tecnológico más equitativo y seguro.